關(guān)鍵詞：航拍視頻 車輛檢測(cè) 支持向量機(jī) tbgc特征 

摘要：針對(duì)移動(dòng)航拍視頻中車輛檢測(cè)準(zhǔn)確度低的問題,提出一種基于三鄰域點(diǎn)二值梯度輪廓(Three-neighbor-point Binary Gradient Contour,TBGC)特征的航拍車輛檢測(cè)算法。對(duì)相鄰幀圖像進(jìn)行SURF(speeded-up robust features)特征點(diǎn)提取匹配,利用角度判別剔除錯(cuò)誤匹配點(diǎn)完成圖像配準(zhǔn),采用幀間差分獲得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的候選區(qū)域。由于傳統(tǒng)二值梯度輪廓(Binary Gradient Contours,BGC)特征忽略中心像素特性,提出基于3×3鄰域相鄰像素點(diǎn)量化操作的TBGC特征。提取候選區(qū)域的TBGC特征,并利用支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)完成最終的航拍視頻車輛檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)中利用提出的TBGC特征在8個(gè)數(shù)據(jù)集上分別與BGC1、LBP、HOG特征進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明TBGC算法的檢測(cè)率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)經(jīng)典算法,平均檢測(cè)率為93.09%,并且具有較好的魯棒性。

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